•机器学习基础第26页

《Python机器学习基础教程》第二章笔记：用于多分类的线性模型-三分类数据集

《Python机器学习基础教程》第二章笔记：用于多分类的线性模型-三分类数据集一、疑问二、理解一、疑问第一个数据集的可视化：fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportLinearSVCimportmglearnfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.mode

python__reported·2020-07-14 16:22

机器学习资料整理

吴恩达的视频与笔记：http://www.ai-start.com/机器学习个人笔记：http://www.ai-start.com/ml2014/机器学习界大神wepon博客总结：http://wepon.me/机器学习基础

manjhOK·2020-07-14 15:00

【机器学习基础】时间序列测试题的40题，看看你对时间序列的了解水平

磐创AI分享作者|SAURABHJAJU编译|Flin来源|analyticsvidhya介绍时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。共有1094人报名参加了这次技能测试。这个测试是为了测试你对时间序列的了解的水平。如果你错过了这次技能测试，这里有一些问题和对应的解决方案

风度78·2020-07-14 10:58

机器学习的中流砥柱：用于模型构建的基础架构工具有哪些？

全文共2737字，预计学习时长10分钟图源：unsplash人工智能（AI）和机器学习（ML）已然“渗透”到了各行各业，企业们期待通过机器学习基础架构平台，以推动人工智能在业务中的利用。

读芯术·2020-07-14 10:01

第1096期AI100_机器学习日报(2017-09-18)

机器学习日报2017-09-18小巧玲珑：机器学习届快刀XGBoost的介绍和使用@IT技术头条百万美元设备基于LARS算法24分钟完成ImageNet上AlexNet网络训练@爱可可-爱生活用超级玛丽理解机器学习基础

机器学习日报·2020-07-14 07:58

机器学习基础概念及知识

CQURookie·2020-07-14 06:40

机器学习基础知识-上

一、数据预处理一行一样本，一列一特征importsklearn.preprocessingassp1）标准化sp.scale(原样本)#返回值为标准化样本定义：将样本矩阵中各列的平均值和标准差统一为0和1实现：假设有样本[abc]，均值为m，标准差为s，则标准化的样本为[(a-m)/s(b-m)/s(c-m)/s]2）范围缩放mms=sp.MinMaxScaler(feature_range=(0

Qwertyuiop2016·2020-07-14 05:37

机器学习实战（第一篇）-机器学习基础

最近在从事一些大数据分析的项目，接触到了时下非常热门的机器学习的概念。作为刚刚进入这一行的从业人员，我也经历了迷茫期，不知道该如何去学习这一门新兴学科。在网上查阅资料的时候，也没有发现能够有由浅入深介绍机器学习知识的资料。于是，自己想结合自己的学习过程，记录我是如何学习机器学习这一门新学科的。与学习任何一门知识一样，我们先从基础的概念层面对机器学习做一个底层的全面理解和认知。本篇文章中我会从四个方

perfecttshoot·2020-07-14 02:24

《机器学习实战》第一章 – 机器学习基础

print("HelloMachine");我一直相信，兴趣是最好的老师！所以对新事物开始的学习，我总喜欢以问题为导向，“所学的东西到底能帮我们解决什么问题？”来引导我不断学习新知识，等有一定理解后再深入学习会事半功倍。《机器学习实战》以平铺直叙的表述和直接上手的简单例子，来帮助没有太多基础的人入门，也是我选择作为第一本入门书籍的原因。带着这是什么，可以用来做什么，为什么要这么做和该怎么做的思路，

奔跑的怪兽·2020-07-14 02:03

机器学习基础知识

机器学习技巧文章目录机器学习技巧数学术语基本知识异常情况经验误差与过拟合评估方法留出法交叉验证法（crossvalidation）自助法调参与最终模型性能度量（performancemeasure）基本概念P-R曲线ROC与AUC数学术语点积、内积可列可加性、有限可加性基本知识监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习：分类与回归是监督学习的代表；聚类是非监督学习的代表；生成模型、判别模型分类、回

诸葛蜗牛·2020-07-14 01:56

机器学习基础

机器学习简介ArthurSamuel非正式的定义过，机器学习是在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。简单的来讲，我们给计算机足量的数据，这些数据可以是已标注过判定结果的（监督学习），也可以是没有经过标注的（无监督学习），计算机从这些数据中抽象出模型，也即可以看做发现这些数据的之间的规律与联系，然后当训练完成后，给予其训练集之外的数据（测试集），计算机就能『举一反三』，

SHERO_M·2020-07-14 00:07

机器学习基础||knn算法对鸢尾花数据集分析

鸢尾花数据集分析1.数据集下载和数据集划分2.可视化分析3.KNN算法原理1.数据集下载和数据集划分2.可视化分析绘制箱型图#绘制箱形图print(iris_data.plot(kind='box'))plt.tight_layout()绘制小提琴图#绘制小提琴图importseabornassbforcolumn_index,columninenumerate(iris_data.columns

跳舞的猴子·2020-07-13 21:48

人工智能代码自动生成技术的一点思考

通过阅读一些资料和看一些机器学习基础的书籍，发现人工智能对代码生成技术是完全有理论支撑跟研究驱动力的。从信息论的角度上

大牛眼·2020-07-13 19:13

吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

导读：本文主要介绍机器学习基础知识，包括名词解释（约30个）、基础模型的算法原理及具体的建模过程。

hzbooks·2020-07-13 07:00

深度学习 | 实战9- 参数正则化

_Summer tree·2020-07-13 01:43

深度学习 | 实战8 - 梯度截断

_Summer tree·2020-07-13 01:43

深度学习 | 机器学习基础

_Summer tree·2020-07-13 01:43

深度学习 | 实战5-用slim 定义Lenet网络，并训练测试

_Summer tree·2020-07-13 01:43

深度学习 | 实战3-设计变量共享网络进行MNIST分类

_Summer tree·2020-07-13 01:43

深度学习 | 绪论

_Summer tree·2020-07-13 01:42

深度学习 | 安装conda、opencv、pycharm以及相关问题

_Summer tree·2020-07-13 01:42

深度学习 | 实战2-TensorFlow基础

_Summer tree·2020-07-13 01:42

深度学习 | TensorFlow 可视化

_Summer tree·2020-07-13 01:42

深度学习 | 模型评估与梯度下降优化

_Summer tree·2020-07-13 01:42

深度学习 | 线性代数基础

_Summer tree·2020-07-13 01:40

深度学习 | 工具及实践（TensorFlow）

_Summer tree·2020-07-12 21:55

深度学习入门笔记（五）：神经网络的学习

逐梦er·2020-07-12 21:55

机器学习基础03梯度下降法

目录1.什么是梯度1.1方向导数1.2梯度1.3为什么沿着梯度方向函数增长最快2.梯度下降法3.梯度下降法的三种形式3.1批量梯度下降3.2随机梯度下降3.3小批量梯度下降1.什么是梯度梯度是一个向量。（有大小有方向）1.1方向导数导数导数表示切线的斜率，公式如下：导数的物理意义表示函数在这一点的(瞬时)变化率。偏导数导数是针对单个自变量，考虑的是曲线上的切线，曲线上某个点的切线只有一条。偏导数是

山野村夫_pro·2020-07-12 16:05

Tensorflow2.*教程之使用Auto MPG数据集构建回归模型预测燃油率（4）

Keras机器学习基础知识文章链接：对服装图像进行分类使用TensorflowHub对未处理的电影评论数据集IMDB进行分类Keras机器学习基础知识之对预处理的电

深沉的背影·2020-07-12 14:18

机器学习基础（笔记1）

常见概念（1）为什么要有训练集和测试集？我们想要利用收集的猫狗数据构建一个机器学习模型，用来预测新的图片，但在将模型用于新的测量数据之前，我们需要知道模型是否有效，也就是说，我们是否应该相信它的预测结果。不幸的是，我们不能将用于构建模型的数据用于评估模型的性能。因为我们的模型会一直记住整个训练集，所以，对于训练集中的任何数据点总会预测成正确的标签。这种记忆无法告诉我们模型的泛化能力如何，即预测新样

wxl@&&·2020-07-12 12:26

机器学习基础

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>#机器学习基础#线性回归模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf

weixin_34368949·2020-07-12 10:12

机器学习的泛化误差上界

sunoonlee.github.io/2017/07/generalization-error-bound/)小结一下LearningFromDataLecture5~7所学.这是Caltech的一门机器学习基础课

sunoonlee·2020-07-12 01:38

《机器学习实战》总结——第一章：机器学习基础

一、机器学习基础1.1何谓机器学习机器学习就是将无序的数据转换成有用的信息。机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。

WaitFoF·2020-07-11 20:21

教程 | TensorFlow 2.0 教程 —— 机器学习基础 —— 回归（2）

译自：TensorFlow官方教程由于TensorFlow2.0的回归教程使用了另一个数据集，因此保留之前版本中使用的波士顿住房数据集。传送门预测燃油效率：回归AutoMPG数据集获取数据清洗数据将数据划分为训练集和测试集检查数据从标签中分离特征归一化数据模型建立模型检查模型训练模型做出预测结论在回归问题中，我们希望的预测输出是连续值，例如价格或者概率。这个教程使用经典的AutoMPG数据集（MP

蓝三金·2020-07-11 15:32

机器学习基础（四十六）—— 遗传算法（GA）

遗传算法（GeneticAlgorithms）也是受自然科学的启发。该类算法的运行过程是先随机生成一组解，称之为种群（population）。在优化过程中的每一步，算法会计算整个种群的成本函数，从而得到一个有关题解的有序列表。其三个主要特性在于：selection，crossover，mutation在对题解进行排序之后，一个新的种群——我们称之为下一代——被创建出来了。首先，我们将当前种群中位于

Inside_Zhang·2020-07-11 10:03

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章

本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经

illikang·2020-07-11 08:30

机器学习教程汇总

本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为What和How两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下：What概念机器学习基础深度模型基础强化学习基础数学How致初学者课程算法实现机器学习基础实现深度网络基础实现计算机视觉实现自然语言处理实现强化学习实现深度学习框架工具方法云端边缘设备硬件吃喝玩乐撸撸猫

hellozhxy·2020-07-11 07:35

机器学习基础03-概率论与数理统计

文章目录概率论基础概率论基础要点随机试验样本空间与样本点随机事件事件的性质与运算频率与概率频率学派和贝叶斯学派？概率的性质古典概型几何概型条件概率条件概率加法公式乘法公式排列组合全概率公式概率分布要点离散型分布与连续型分布伯努利分布（又叫两点分布或01分布）二项分布数学期望期望的性质概率论基础概率论基础要点概率论基础概念事件与概率古典概型与几何概型确定性现象：条件完全决定结果随机性现象：条件不能完

exeron·2020-07-11 05:39

机器学习基础02-高等数学

文章目录微积分集合与函数集合定义集合的表示方法集合的分类集合运算Venn图函数极限区间邻域数列的极限函数的极限性质四则运算复合函数的极限保号性夹逼准则洛必达法则连续与微分增量的定义连续性间断点导数与微分函数的导数导数四则运算复数函数求导函数的微分积分不定积分不定积分的性质不定积分的基本公式定积分的概念牛顿-莱布尼兹公式定积分公式二重积分性质矩阵求导与Hessian矩阵矩阵求导标量关于标量x的求导向

exeron·2020-07-11 05:38

机器学习基础 - [第七章：应用机器学习的建议]（6）学习曲线

1、什么是学习曲线？学习曲线是指训练集误差和验证集误差随训练集大小的变化曲线，即选用不同数量样本训练得到模型对应的训练集误差和验证集误差，2、欠拟合与过拟合下的学习曲线（1）当模型遭遇欠拟合时，随着训练集大小的增加，验证误差和训练误差会趋于一个比较大的误差，这时增加训练样本的数量帮助不大；（2）当模型遭遇过拟合时，随着训练集大小的增加，验证集误差会逐渐减小，训练集误差会缓慢增大，但都处于一个小的误

Olivaf·2020-07-11 05:58

监督学习

========================================================= MachineLearningnotebookPython机器学习基础教程

枪枪枪·2020-07-11 02:21

深度学习 | 实战7- 连体网络MINIST优化

_Summer tree·2020-07-10 23:43

机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow 第2版Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Te

前言（Preface）第一部分机器学习基础（PartI.TheFundamentalsofMachineLearning）第1章机器学习概述（Chapter1.TheMachineLearningLandscape

bigcindy·2020-07-10 22:43

机器学习基础04常见的机器学习优化算法

目录1.SGD2.Momentum动量法3.NesterovMomentum牛顿动量法4.Adagrad5.RMSprop6.Adam1.SGD我们通常所说的SGD，指的是小批量随机梯度下降算法。每次迭代中计算batch_size个样本的梯度，不仅计算效率高，而且收敛稳定。它是目前深度学习训练优化的主流方法。注意：系数一般取0.001,0.003,0.01,0.03,0.1，按3的倍数调整。三种形

山野村夫_pro·2020-07-10 19:41

机器学习基础05常见的代价函数和激活函数

目录1.常见的代价函数1.1回归问题的代价函数1.2分类问题的代价函数2.常见的激活函数2.1为什么需要激活函数？2.2sigmoid函数2.3tanh函数2.4ReLU函数2.5LeakyReLU1.常见的代价函数一句话总结：关于代价函数，回归问题用均方误差，分类问题用交叉熵。损失函数（LossFunction）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。代价函数（CostFunction）：是

山野村夫_pro·2020-07-10 19:41

机器学习概论

机器学习基础-每日目标完成机器学习基础理论知识学习，为推荐系统算法实践提供理论基础，为成为一名算法工程师或推荐算法工程师构建基础理论体系。

不可描述的两脚兽·2020-07-10 17:00

机器学习之监督学习基础

机器学习-监督学习基础知识总结一、机器学习基础概念1.机器学习分为：监督学习、无监督学习、半监督学习等几类:(1)监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果

蓝天的IT生涯·2020-07-10 17:46

深度学习入门笔记（三）：感知机

逐梦er·2020-07-10 15:35

深度学习入门笔记（四）：神经网络

逐梦er·2020-07-10 15:35

论文笔记：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence

感想这篇文章不是好懂，需要有机器学习基础，特别是要了解HMM的前向后向算法，如果有人不知道这个算法的思想，可以参考周志华《机器学习》一书，上面对这个算法有一个详细的讲解，这篇文章最大的贡献就是提出了CTC

农民小飞侠·2020-07-10 05:09

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